对ONNX模型进行BN和卷积层的融合

矫情吗；* 2023-01-19 03:10 22阅读 0赞

import onnx
    import os
    from onnx import optimizer
    
    # Preprocessing: load the model contains two transposes.
    # model_path = os.path.join('resources', 'two_transposes.onnx')
    # original_model = onnx.load(model_path)
    original_model = onnx.load("resne18.onnx")
    # Check that the IR is well formed
    onnx.checker.check_model(original_model) 
    print('The model before optimization:\n\n{}'.format(onnx.helper.printable_graph(original_model.graph)))
    
    
    # A full list of supported optimization passes can be found using get_available_passes()
    all_passes = optimizer.get_available_passes()
    print("Available optimization passes:")
    for p in all_passes:
        print('\t{}'.format(p))
    print()
    
    # Pick one pass as example
    passes = ['fuse_add_bias_into_conv']
    
    # Apply the optimization on the original serialized model
    optimized_model = optimizer.optimize(original_model, passes)
    
    print('The model after optimization:\n\n{}'.format(onnx.helper.printable_graph(optimized_model.graph)))
    
    # save new model
    onnx.save(optimized_model, "newResnet18.onnx")

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